MATLAB实现的粒子滤波无线传感器网络目标跟踪系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，实现了无线传感器网络环境下移动目标的粒子滤波跟踪系统。包含网络建模、多模式轨迹模拟和实时贝叶斯估计功能，适用于动态目标轨迹预测与状态估计研究。

详 情 说 明

基于粒子滤波的无线传感器网络移动目标跟踪与轨迹估计系统

项目介绍

本项目实现了一个基于粒子滤波算法的无线传感器网络移动目标跟踪系统。系统通过模拟无线传感器网络环境、目标运动轨迹以及传感器观测数据，采用递归贝叶斯估计方法对移动目标进行实时跟踪和轨迹估计。该系统支持多种运动模型，提供完整的目标跟踪解决方案，包括数据融合、轨迹可视化和性能评估等功能。

功能特性

• 传感器网络建模：灵活配置传感器节点数量、空间分布和通信参数
• 多运动模型支持：支持匀速、匀加速等多种目标运动模式
• 粒子滤波算法：实现基于粒子滤波的递归贝叶斯估计
• 多传感器数据融合：实时处理并融合多个传感器的观测数据
• 可视化展示：动态显示传感器网络、目标轨迹和粒子分布
• 性能评估：提供RMSE、收敛速度等量化指标，支持与卡尔曼滤波的对比分析

使用方法

1. 配置传感器网络参数（节点数量、坐标、通信半径等）
2. 设置目标运动参数（初始位置、速度、运动模型等）
3. 调整粒子滤波参数（粒子数量、重采样策略等）
4. 运行系统进行目标跟踪仿真
5. 查看可视化结果和性能评估报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持MATLAB图形显示功能
• 至少4GB内存（建议8GB以上用于大规模网络仿真）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括传感器网络的初始化构建、移动目标运动轨迹的生成与模拟、粒子滤波算法的完整实现流程、多传感器观测数据的实时融合处理、目标位置估计结果的可视化展示，以及跟踪精度的定量评估分析。该文件通过模块化的方式组织各项功能，提供了完整的仿真实验框架。